统计图是用点的位置线段的升降直条的长短或面积的大小等来表达.docx
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统计图是用点的位置线段的升降直条的长短或面积的大小等来表达
统计图是用点的位置、线段的升降、直条的长短或面积的大小等来表达资料的内容。
它可以把资料所反映的变化趋势、数量多少、分布状态和相互关系等形象直观地表现出来，以便于读者的阅读、比较和分析。
本章将介绍SPSS在绘制常用统计图方面的功能。
由于计算机绘图具有快速、清晰、规范、可修正以保证准确无误等特点，故在论文、报告等写作中有着十分重要的应用价值。
第一节直条图
15.1.1主要功能
调用Graphs菜单的Bar过程，可绘制直条图。
直条图用直条的长短来表示非连续性资料（该资料可以是绝对数，也可以是相对数）的数量大小。
15.1.2实例操作
[例15-1]研究血压状态与冠心病各临床型发生情况的关系，分析资料如下所示，试绘制统计图。
血压状态
年龄标化发生率（1/10万）
冠状动脉机能不全
猝死
心绞痛
心肌梗塞
正常
临界
异常
8.90
10.63
19.84
12.00
18.05
30.55
34.71
46.18
73.06
44.00
67.24
116.82
15.1.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
年龄标化发生率为RATE，冠心病临床型为DISEASE，血压状态为BP。
RATE按原数据输入，DISEASE按冠状动脉机能不全=1、猝死=2、心绞痛=3、心肌梗塞=4输入，BP按正常=1、临界=2、异常=3输入。
15.1.2.2操作步骤
选Graphs菜单的Bar...过程，弹出BarChart定义选项框（图15.1）。
在定义选项框的下方有一数据类型栏，系统提供3种数据类型：
图15.1直条图定义选项框
Summariesforgroupsofcases：
以组为单位体现数据；
Summariesofseparatevariables：
以变量为单位体现数据；
Valuesofindividualcases：
以观察样例为单位体现数据。
大多数情形下，统计图都是以组为单位的形式来体现数据的。
在定义选项框的上方有3种直条图可选：
Simple为单一直条图、Clustered为复式直条图、Stacked为堆积式直条图，本例选复式直条图。
点击Define钮，弹出DefineClusteredBar:
SummariesforGroupsofCases对话框（图15.2），在左侧的变量列表中选rate点击钮使之进入BarsRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框，选disease点击钮使之进入CategoryAxis框，选bp点击钮使之进入DefineClustersby框。
图15.2直条图绘制对话框
点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏内输入“血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率的关系”，点击Continue钮返回DefineClusteredChart:
SummariesforGroupsofCases对话框，再点击OK钮即完成。
系统在统计图编辑窗口中输出直条图。
由于在原始数据库中，为了输入的方便，分组采用简单的1、2、3……等数字表示，故体现在统计图中的分组条目会让读者感到不理解。
为此，用户可点击窗口上端工具栏中的Edit钮，对统计图进行编辑。
用户欲在图中的哪一部位（如：
标题、纵横轴的尺度与标目、统计图的色彩或花纹，等等）进行编辑，只须将鼠标箭头指向这一部位并双击鼠标左键，系统即弹出相应的编辑对话框。
编辑过程简便易行，用户不妨一试。
本章对此内容的介绍从略。
15.1.2.3结果显示
下图为经编辑（主要是将分组的标目改为中文）后血压状态与冠心病各临床型年龄标化发生率关系的直条图。
从图中可见，冠心病各临床型的发生率以冠状动脉机能不全最低、心肌梗塞最高；随血压的升高，疾病发生率升高；异常血压对心肌梗塞发生的影响作用大于其他临床型。
第二节线图
15.2.1主要功能
调用Graphs菜单的Line过程，可绘制线图。
线图是用线条的上下波动形式，反映连续性的相对数资料的变化趋势。
非连续性的资料一般不用线图表现。
15.2.2实例操作
[例15-2]某地调查居民心理问题的存在现状，资料如下表所示，试绘制线图比较不同性别和年龄组的居民心理问题检出情况。
年龄分组
心理问题检出率（%）
男性
女性
15-
25-
35-
45-
55-
65-
75-
10.57
11.57
9.57
11.71
13.51
15.02
16.00
19.73
11.98
15.50
13.85
12.91
16.77
21.04
15.2.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
心理问题检出率为RATE，年龄分组为AGE，性别为SEX，AGE与SEX可定义为字符变量。
RATE按原数据输入，AGE按分组情况分别输入15-、25-、35-、45-、55-、65-、75-，SEX是男的输入M、女的输入F。
15.2.2.2操作步骤
选Graphs菜单的Line...过程，弹出LineChart定义选项框，有3种线图可选：
Simple为单一线图、Multiple为多条线图、Drop-line为落点线图，本例选多条线图。
点击Define钮，弹出DefineMultipleLine:
SummariesforGroupsofCases对话框（图15.3），在左侧的变量列表中选rate点击钮使之进入LinesRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框，选age点击钮使之进入CategoryAxis框，选sex点击钮使之进入DefineLinesby框。
图15.3线图绘制对话框
点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏内输入“某地男女性年龄别心理问题检出率比较”，点击Continue钮返回DefineMultipleLine:
SummariesforGroupsofCases对话框，再点击OK钮即完成。
15.2.2.3结果显示
下图即为系统输出的线图，分析表明，15-岁组和65-岁以上组的心理问题检出率较其他年龄组为高，女性的心理问题检出率较男性为高。
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第三节区域图
15.3.1主要功能
调用Graphs菜单的Area过程，可绘制区域图。
实际上区域图是用面积来表现连续性的频数分布资料，面积越大，频数越多，反之亦然。
15.3.2实例操作
[例15-3]在某城市抽样研究20-49岁已婚育龄妇女的避孕现状，频数分布资料参见下表，试绘制区域图。
年龄分组
避孕现状
有
无
20-
25-
30-
35-
40-
45-
63
939
1860
1277
1141
987
68
184
273
91
173
399
15.3.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
避孕有无的人数为NUMBER，年龄分组为AGE，避孕现状为CONTRA，AGE与CONTRA可定义为字符变量。
NUMBER按实际人数输入（有无避孕的人数全部输入变量NUMBER中），AGE按分组情况分别输入20-、25-、30-、35-、40-、45-，CONTRA有的输入Y、无的输入N。
15.3.2.2操作步骤
选Graphs菜单的Area...过程，弹出AreaChart定义选项框，有2种线图可选：
Simple为简单区域图、Stacked为堆积区域图，本例选堆积区域图。
点击Define钮，弹出DefineStackedArea:
SummariesforGroupsofCases对话框（图15.4），在左侧的变量列表中选number点击钮使之进入AreasRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框，选age点击钮使之进入CategoryAxis框，选contra点击钮使之进入DefineAreasby框。
图15.4区域图绘制对话框
点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏内输入“某市已婚育龄妇女避孕状况分析”，点击Continue钮返回DefineStackedArea:
SummariesforGroupsofCases对话框，再点击OK钮即完成。
15.3.2.3结果显示
下图显示：
年轻妇女（25岁之前）有避孕人数与无避孕人数差不多，25岁之后，有避孕人数占绝大多数，而45岁以后，无避孕人数又开始增加。
第四节构成图
15.4.1主要功能
调用Graphs菜单的Pie过程，可绘制构成图。
构成图也称馅饼图，用一个圆来表现百分构成，读者可根据圆中各个扇形面积的大小，判断某一部分在全部中所占比例的多少。
15.4.2实例操作
[例15-4]某年某医院用中草药治疗182例慢性支气管炎患者，其疗效如下所示，试绘制构成图。
疗效
病例数
百分构成（%）
控制
显效
好转
无效
37
71
60
14
20.3
39.0
33.0
7.7
合计
182
100.0
15.4.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
百分构成资料为DATA，构成部分的名称为TEXT，TEXT定义为字符变量。
DATA按实际百分数输入，TEXT依次输入1、2、3、4。
15.4.2.2操作步骤
选Graphs菜单的Pie...过程，弹出PieChart定义选项框，构成图仅有一种，故直接点击Define钮，弹出DefinePie:
SummariesforGroupsofCases对话框（图15.5），在左侧的变量列表中选data点击钮使之进入SlicesRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框，选text点击钮使之进入DefineSlicesby框。
点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏内输入“中草药治疗慢性支气管炎效果构成图”，点击Continue钮返回DefinePie:
SummariesforGroupsofCases对话框，再点击OK钮即完成。
图15.5构成图绘制对话框
15.4.2.3结果显示
下图显示：
该中草药效果良好，无效的比例很小。
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第五节高低区域图
15.5.1主要功能
调用Graphs菜单的High-Low过程，可绘制高低区域图。
高低区域图用于表现多种形式的数据区域，如一组测定值的范围（最小值—最大值）、95%可信区间值（低限—高限）、
±1.96·SD（低值—均值—高值）等，形象直观。
15.5.2实例操作
[例15-5]为了解水体污染情况，某市测定三种水源中放射性元素锶（90Sr）的含量（10-2Bq·L-1），资料如下，试绘制高低区域图。
水源点
范围
均值
自来水
湖水
水库水
0.65～0.93
1.31～2.11
1.01～2.16
0.79
1.71
1.58
15.5.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
数据的变量名为DATA，将范围的低值与高值以及均值一并输入；设一变量为CAT，用于定义低值、高值和均值，低值为1、高值为2、均值为3；水源点变量名为GROUP，依次输入1、2、3。
15.5.2.2操作步骤
选Graphs菜单的High-Low...过程，弹出High-LowChart定义选项框，高低区域图有5种，即：
SimpleHigh-Low-Close：
简单线型高低区域图；
ClusteredHigh-Low-Close：
复式线型高低区域图；
SimpleRangeBar：
简单直条型高低区域图；
ClusteredRangeBar：
复式直条型高低区域图；
DifferenceLine：
差异线区域图。
本例选用简单线型高低区域图。
然后点击Define钮，弹出DefineSimpleHigh-Low-Close:
SummariesforGroupsofCases对话框（图15.6），在左侧的变量列表中选data点击钮使之进入BarsRepresent栏的Othersnmmaryfunction选项的Variable框，选cat点击钮使之进入CategoryAxis框,选group点击钮使之进入DefineHigh-Low-Closeby框。
点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏内输入“某市测定不同水体放射性元素锶的含量比较”，点击Continue钮返回DefineSimpleHigh-Low-Close:
SummariesforGroupsofCases对话框，再点击OK钮即完成。
图15.6高低区域图绘制对话框
15.5.2.3结果显示
下图显示放射性元素锶的含量在湖水中最高、在自来水中最低，但水库水中其含量不仅高而且变化幅度最大。
第六节直条构成线图
15.6.1主要功能
调用Graphs菜单的Pareto过程，可绘制直条构成线图（又称佩尔托图）。
直条构成线图是直条图与构成图的结合，它用直条的长短表现各组绝对数的多少，同时用线段的逐渐上升趋势表现各组百分构成比接近100.00%的过程。
15.6.2实例操作
[例15-6]随访1000名20-25岁的男性一年，分季节考察其感冒发生情况，结果如下，试绘制直条构成线图。
季节
病例数
百分构成（%）
春
夏
秋
冬
443
104
379
187
39.80
9.35
34.05
16.80
合计
1113
100.00
15.6.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
各季节病例数的变量名为DATA，输入具体数字；季节的变量名为SEASON，依次输入1、2、3、4。
百分构成不必建立变量，也不必输入数据，系统会自动生成。
15.6.2.2操作步骤
选Graphs菜单的Pareto...过程，弹出ParetoChart定义选项框，有2种直条构成线图可选：
Simple为单一直条构成线图，Stacked为堆积式直条构成线图，本例选用单一直条构成线图。
然后点击Define钮，弹出DefineSimplePareto:
SummariesforGroupsofCases对话框（图15.7），在左侧的变量列表中选data点击钮使之进入Sumsofvariable框，选season点击钮使之进入CategoryAxis框。
点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏内输入“1000名20-25岁男性各季节感冒发生人数分析”，点击Continue钮返回DefineSimplePareto:
SummariesforGroupsofCases对话框，再点击OK钮即完成。
图15.7直条构成线图绘制对话框
15.6.2.3结果显示
下图显示，春秋季的感冒病例比其他季节多，仅春季的病例数已接近全年病例数的一半。
夏季感冒病例最少，占全年病例数的比例不到10%。
第七节质量控制图
15.7.1主要功能
调用Graphs菜单的Control过程，可绘制质量控制图。
质量控制图是进行质量控制的常用工具，可提示工作过程中所发生的变化及其趋势，从而提醒人们的警觉与注意，以便分析原因、采取解决对策。
15.7.2实例操作
[例15-7]对一种标准试液中某物质含量测平行样5次，结果如下，试绘制质量控制图以便对准确度与精确度进行评价。
测定次序
平行样
均数
极差
第一次
第二次
1
2
3
4
5
10.4
10.8
9.8
9.4
10.1
10.1
11.0
10.4
11.0
11.3
10.25
10.90
10.10
10.20
10.70
0.3
0.2
0.6
1.6
1.2
15.7.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
平行样数据的变量名为DATA，将测定数据一并输入；设一变量为GROUP，用于定义测定次序，依次输入1、2、3、4、5。
均数和极差的数据不必输入，系统会自动生成。
15.7.2.2操作步骤
选Graphs菜单的Control...过程，弹出ControlChart定义选项框，有5种质量控制图可选：
图15.8质量控制图选项框
X-Bar,R,s：
均数控制图和极差（标准差）控制图。
均数控制图又称
图，用于控制重复测定的准确度；极差控制图又称R图，用于控制例数较少时重复测定的精确度；标准差控制图又称s图，用于控制例数较多时重复测定的精确度。
Individuals,MovingRange：
个值控制图。
根据容许区间的原理绘制，适用于单个测定值的控制。
p,np：
率的控制图。
根据率的二项分布原理绘制，适用于率的控制。
c,u：
数量控制图。
根据组中非一致测定值绘制，各组例数相等时用u图，不相等时用c图，适用于属性资料的质量控制。
本例选用X-Bar,R,s。
选项框的下方为数据类型选择栏（DataOrganization），Casesareunits表示数据文件中各观察样例只是一个值，其分组需要再定义；Casesaresubgroups表示数据文件中各观察样例本身就是一个组。
点击Define钮，弹出X-Bar,R,s:
CasesAreUnits对话框（图15.9），在左侧的变量列表中选data点击钮使之进入ProcessMeasurement框，选group点击钮使之进入SubgroupsDefinedby框。
因本例样品少，故在Charts栏中选X-Barandrange项，要求输出均数控制图和极差控制图。
点击Titles...钮，弹出Titles对话框，在Title栏内输入“样品测定的质量控制图”，点击Continue钮返回X-Bar,R,s:
CasesAreUnits对话框，再点击OK钮即完成。
图15.9质量控制图定义对话框
15.7.2.3结果显示
系统输出两张图，第一张为均数控制图，平均中心线的值为五组均数的平均值，其极差均值为五组极差的平均值，并由此计算得到上、下控制限；该图将用于日后测定的准确度检查，测定值在上、下控制限之内的属随机波动，超出上、下控制限的为测定失控。
第二张为极差控制图，将用于日后测定的精确度检查；测定值的极差在上、下控制限之内的属随机波动，超出上、下控制限的为测定失控。
第八节箱图
15.8.1主要功能
调用Graphs菜单的Boxplot过程，可绘制箱图。
箱图可用于表现观测数据的中位数、四分位数和两头极端值。
15.8.2实例操作
[例15-8]研究甲基汞对肝脏脂质过氧化的毒性作用，选用25只大白鼠，随机分成五组，按不同剂量染毒一段时期后测定肝脏LPO含量（nmol/L），资料如下表，试绘制箱图。
编号
染毒剂量（mg/kg体重）
5.0
10.0
20.0
30.0
40.0
1
2
3
4
5
184.30
268.20
222.64
127.52
291.50
391.50
487.25
345.69
574.12
526.78
1025.40
1289.24
1463.55
1168.47
1356.70
1897.21
1705.33
1532.46
2015.46
2100.40
1821.33
2897.53
2001.40
2748.97
4539.75
15.8.2.1数据准备
激活数据管理窗口，定义变量名：
所测定肝脏LPO含量数据的变量名为DATA，输入原始数据；再设一变量为GROUP，用于定义不同染毒剂量组，依次输入1、2、3、4、5。
15.8.2.2操作步骤
选Graphs菜单的Boxplot...过程，弹出BoxplotChart定义选项框，有2种箱图可选：
Simple为简单箱图，Clustered为复式箱图，本例选用简单箱图。
然后点击Define钮，弹出DefineSimpleBoxplot:
SummariesforGroupsofCases对话框（图15.10），在左侧的变量列表中选data点击钮使之进入Variable框，选group点击钮使之进入CategoryAxis框。
点击OK钮即完成。
图15.10箱图定义对话框
15.8.2.3结果显示
下图即为箱图，图形的含义是：
中间的粗线为中位数，灰色的箱体为四分位（箱体下端为第二十五百分位数、上端为第七十五百分位数），两头伸出的线条表现极端值（下边为最小值、上边为最大值）。
从图中可见：
随染毒剂量的增加，大白鼠肝脏过氧脂质化的程度更严重，且LPO含量的变动范围也随之加大。
第九节均值相关区间图
15.9.1主要功能
调用Graphs菜单的ErrorBar过程，可绘制均值相关区间图。
正态分布资料的描述性指标：
如均值、标准差、标准误，并由此求得的参照值范围、总体均值的可信区间等，都可用均值相关区间图来表现。
15.9.2实例操作
[例15-9]食品中微量砷（As）主要采用两种方法测定，一是新银盐法，另一是DDC-Ag法。
今比较两种方法测定不同浓度As标准液（μg/5ml）的光密度值可信区间，试绘制均值相关区间图。
编号
新银盐法
DDC-Ag法
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
1.0
2.0
3.0
4.0
5.0
1
2
3
4
5
0.150
0.130
0.140
0.180
0.190
0.330
0.410
0.250
0.380
0.350
0.490
0.510
0.570
0.530
0.550
0.690
0.620
0.730
0.780
0.810
0.990
0.810
0.860
0.940
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